人工智能（AI）正在各行业和业务职能中被广泛应用，并重塑着企业的运营方式。从市场营销到人力资源，人工智能在各类组织中被用于实现任务自动化、改进数据分析，并能更迅速地做出更明智的决策。

人工智能领域一些新兴的热门趋势包括生成式人工智能以及像 ChatGPT 这样的自然语言处理（NLP）工具、机器学习和深度学习。根据埃森哲的研究，40% 的工作时长可能会受到诸如 ChatGPT 等大型语言模型的影响。

人工智能并非是要取代人，而是用于减少重复性工作、提高效率，并通过帮助各行业的员工和企业更具策略性地开展工作，最大限度地发挥人类潜能。

人工智能在商业中是如何应用的？

人工智能在各行业及重点领域有着诸多应用场景和商业益处。根据麦肯锡在 2024 年初的研究，72% 的组织已在至少一项业务职能中采用了人工智能。以下我们着重介绍人工智能在商业中一些高层次的应用方式。

1. 自动化。每个岗位都至少有一些重复性的手动任务，比如查看邮件、输入数据以及生成报告等，这些任务会占用人们从事更具影响力工作的时间。人工智能有助于实现常规任务的自动化，这样可以节省时间、最大限度地提高生产力、降低人为失误的风险，并通过让团队成员能将时间集中在更有意义的工作上，从而提高他们的参与度。

杜克大学福库商学院以及里士满联邦储备银行和亚特兰大联邦储备银行在 2024 年对 450 名财务高管进行的一项调查发现，企业越来越多地借助人工智能自动化来简化业务流程。根据该调查，40% 的受访者表示，在调查前的 12 个月里，他们所在的企业使用了人工智能工具来实现任务自动化，而 54% 的受访者计划在接下来的 12 个月里使用人工智能实现任务自动化。

依据你希望利用人工智能实现自动化的任务不同，市面上有各种各样适用于不同业务职能和应用场景的工具，比如用于客户服务的聊天机器人、用于招聘的求职者跟踪系统以及用于会计的工资核算平台等。

2. 强化数据分析。人工智能和机器学习工具能够以远超人类能力的速度处理并分析海量数据。因此，人工智能可以识别出人类分析师可能无法立即察觉的模式、行为和趋势，这有助于依据历史数据预测未来结果。

根据Wavestone的研究，在接受调查的高级数据领导者中，62% 的人表示生成式人工智能是其组织的首要任务，近 90% 的人在 2024 年增加了相关投资。此外，64% 的人认为人工智能是这一代最具变革性的技术。强化数据分析的一些应用场景包括预测客户流失情况、识别员工离职趋势、预估营收以及标记欺诈模式或行为等。

3. 改进决策制定。基于强化数据分析所获得的洞察，人工智能还能助力改进决策制定。

人工智能可以通过帮助识别新的商业机会、标记运营障碍、依据客户数据确定个性化产品及营销推广的有效方式以及为潜在挑战做好准备等，来改进决策制定。

一个常被提及的人工智能如何支持决策制定的例子是，航空公司通常会使用预测性人工智能分析来确定票价。航空公司利用人工智能实时分析并了解需求模式、消费者行为、竞争情况及其他因素，以此优化机票价格，进而做出更明智的定价决策。

上述所列的能力只是人工智能在商业中众多应用方式中的一部分。然而，尽管人工智能能带来显著益处，但人类的专业知识和智慧对于确保关键业务流程的准确性和可信度而言是必不可少的。基于此，让我们来看看人工智能在各类业务职能中是如何应用的。

1. 人工智能在内容生成方面的应用

内容创作者越来越多地借助生成式人工智能工具来节省时间并改进内容生成流程。像 ChatGPT、谷歌 Gemini 以及 Jasper 这样的工具，能让用户输入文字提示，快速生成诸如大纲、邮件或博客文章等书面内容的新初稿。而像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DALL - E 这样的工具则可以依据文字提示生成图片。

Demand Spring 对企业对企业（B2B）营销人员开展的一项调查发现，截至 2024 年，82% 的组织使用人工智能进行内容创作。根据该调查，人工智能驱动的工具可协助完成诸如提供话题建议、优化标题以及生成初稿等任务。

利用人工智能进行内容创作有以下一些益处：

（1）提高生产力和可扩展性，因为使用人工智能工具生成内容相较于从零开始创作内容所需的时间和资源更少；

（2）激发创意，在创作内容前利用人工智能进行头脑风暴并想出新点子；

（3）借助人工智能驱动的分析功能追踪内容指标，包括页面浏览量、社交媒体分享量以及参与率等，以助力优化内容生成策略。

虽然人工智能能使内容营销工作更高效，但要注意人工智能生成的内容并非可以直接发布。内容创作者和营销人员应将人工智能生成的内容视为自身创作内容的灵感来源或是初稿。任何由生成式人工智能写作工具创作的内容都应由团队成员进行校对、事实核查以及编辑，以确保其符合品牌的风格及相关准则。

2. 人工智能营销

营销团队利用人工智能工具和机器学习算法来分析数据、识别客户趋势和模式、优化营销活动及策略，并提升客户体验。

除了改进营销策略的效果外，人工智能还能通过实现手动任务自动化来帮助团队成员节省时间。根据营销人工智能研究所和 Drift 在 2024 年对 1800 名营销人员进行的一项调查，78% 的受访者认为在未来三年里，他们将智能化地实现超过四分之一的任务自动化。此外，45% 的受访者相信，从现在起三年后，他们超过半数的营销任务将在一定程度上被人工智能智能化地实现自动化。

以下是人工智能在营销领域的一些应用示例：

（1）改进受众细分和个性化服务。人工智能可以简化营销人员追踪、了解以及预测客户行为的方式。借助人工智能工具，企业还能依据客户的行为、偏好以及人口统计指标等将客户划分到不同类别，从而创建客户画像。基于客户画像，营销团队能够实现信息推送和沟通的个性化，重点突出与特定客户群体最相关的产品、服务或促销活动。

（2）预测性营销分析。营销人员可以利用预测分析从历史和当前的客户数据中识别模式与趋势，使团队能够更有效地预测未来哪些策略或营销活动可能最有效。预测分析有助于预估客户需求、优化目标定位以及识别向上销售和交叉销售的机会。

（3）强化市场调研和竞争对手分析。营销团队和专业人员往往要花费大量时间开展市场和竞争对手调研。像 Crayon 和 AlphaSense 这样的人工智能系统及工具具备先进的查找、整理和分析相关市场数据以及竞争差异点的能力，能节省原本用于手动调研的时间。由于人工智能能够自动处理大量数据，所以可能会发现营销团队成员原本可能遗漏的重要市场或竞争对手方面的洞察信息。

3. 人工智能助力销售

预测分析和人工智能驱动的算法使销售团队能够更好地了解客户行为与偏好，并实现销售运营的自动化及改进。

Salesforce 发布了涉及 27 个国家 5500 名销售专业人员的洞察信息，发现销售团队正在从人工智能中获益。最新版的年度《销售状况》报告发现，41% 的销售组织已在其运营中全面应用了这项技术，另有 40% 的销售组织正在对人工智能进行试验。该报告还发现，在过去一年里，配备人工智能工具的销售团队中有 83% 实现了营收增长，而未配备人工智能工具的销售团队这一比例仅为 66%。

销售团队可以利用人工智能在销售流程和策略的以下方面提供帮助：

（1）实现手动任务自动化。销售人员的大量时间都花在了诸如数据录入以及分享销售进展情况等手动任务上，而非实际的销售工作。人工智能工具可以帮助实现这些耗时任务的自动化，以便销售代表能将更多时间投入到核心职能上。

（2）需求预测。人工智能可以帮助分析过往业绩以及当前的经济指标，助力销售团队预测未来需求。利用人工智能算法分析客户数据、互动情况以及历史销售模式，有助于识别潜在客户、对潜在客户进行优先级排序、确定与潜在客户互动的后续步骤或行动，并优化销售流程。

（3）撰写并个性化外发邮件营销活动。像 ChatGPT 这样的生成式人工智能工具可用于起草发给客户和潜在客户的外发邮件。借助来自人工智能驱动的潜在客户评分工具的数据，销售团队成员还可以根据个人得分、偏好以及行为进行个性化的营销推广，并分享产品推荐信息。

（4）潜在客户生成与评分。像 LeadIQ、Seamless.AI 和 Outreach 等人工智能驱动的潜在客户生成与评分工具具备机器学习算法等功能，能为销售团队提供有关潜在客户和销售线索的实时更新信息。这项技术有助于生成潜在客户，并确保潜在客户评分准确且及时更新。每当潜在客户点击邮件中的链接、从公司网站下载资源或采取其他行动时，人工智能算法都会自动更新该潜在客户的评分。

4. 人工智能用于客户服务

人工智能有助于改变企业与客户互动的方式、识别相关洞察信息，并改善客户体验。利用人工智能开展客户服务的一些益处包括更快的响应时间、全天候的可用性和支持，以及有机会根据客户的特定需求提供量身定制的解决方案。

Zendesk 在 2024 年对 4500 名客户体验（CX）高管进行的一项调查发现，在接下来的 24 个月里，70% 的受访者计划将生成式人工智能整合到他们众多的方案中。

人工智能在客户服务中的常见应用包括：

（1）自助服务和知识库系统。与聊天机器人类似，自助服务和知识库系统帮助客户自行查找问题的答案以及常见问题的解决方案。这些系统具备高级搜索功能，并包含诸如常见问题解答（FAQ）、教程、故障排除指南以及互动工具等资源。访问自助服务和知识库系统中的资源有助于客户节省时间，也能让客户服务代表从回答相同问题或重复讲解教程的工作中解脱出来。

（2）强化分析和客户洞察。人工智能驱动的数据分析可以基于客户互动数据（包括聊天机器人记录、电子邮件、社交媒体帖子、评价以及调查问卷等）提供有关客户情绪和满意度的详细洞察信息。利用这些数据，企业能够识别客户偏好、痛点以及改进的机会，这有助于提升并实现整体客户体验的个性化。

（3）人工智能驱动的聊天机器人。聊天机器人运用自然语言处理和机器学习技术与客户实时沟通。各行业众多面向消费者以及企业对企业（B2B）的网站和应用程序都集成了像 CoSupport.AI、Zendesk 和 DeepConverse 这样的人工智能驱动的聊天机器人，以便快速回答客户问题、提供个性化推荐并提供支持。聊天机器人无需客户等待有空闲的客服代表就能为其提供帮助，而且在必要时还能将客户转接给合适的客服人员或渠道。

5. 智能运维（AIOps）

近年来，人工智能在信息技术运维领域变得极为普遍，以至于Gartner创造了 “AIOps” 这一术语，用以描述大数据、分析、自然语言处理以及机器学习相结合，以实现信息技术运维流程自动化的情况。

AIOps 使信息技术运维团队能够通过一个集中化平台整合多个独立的信息技术运维工具，这有助于企业更有效地管理不断扩展的信息技术环境。因此，信息技术团队能够快速响应 —— 甚至能主动发现 —— 系统运行缓慢和故障情况，从而将对日常业务运营的干扰降至最低。AIOps 平台的示例包括 BigPanda、DataDog 和 LogicMonitor 等。

AIOps 的主要益处包括：

（1）更快地响应和解决信息技术工单、系统运行缓慢以及故障问题；

（2）通过整合信息技术系统和工具降低运营成本；

（3）通过集成工具加强开发运维（DevOps）、信息技术运维（ITOps）、治理以及安全等职能之间的协作与监控；

（4）通过实现手动任务自动化并使信息技术运维团队成员能够将时间投入到更复杂的工作上，改进资源分配；

（5）利用预测分析实现从被动式信息技术运维管理向预测性信息技术运维管理转变的能力。

6. 人工智能在人力资源领域的应用

在员工生命周期的各个阶段（包括寻找和招聘候选人、新员工入职、管理员工档案以及培养现有团队成员等环节）利用人工智能，有助于人力资源团队提高效率并保持人才的积极性。

虽然人力资源部门在将人工智能融入日常运营方面比其他一些业务职能部门进展稍慢，但研究表明，人力资源团队对人工智能的采用率正在上升。Gartner对 179 名人力资源领导者进行的一项调查发现，截至 2024 年 1 月，38% 的人力资源领导者正在试行、计划实施或已经实施了生成式人工智能，相较于 2023 年 6 月的 19% 有所增加。

人工智能在人力资源领域有诸多应用场景，以下是其中一些示例：

（1）撰写招聘材料内容。招聘和人才引进团队可以使用像 ChatGPT 或谷歌 Gemini 这样的生成式人工智能工具来协助起草用于招聘目的的文案，包括职位描述、面试问题、联系候选人的邮件以及录用通知书等。通过向工具提供包含有关职位及文案类型相关细节的提示内容，工具就能生成相应的建议。

（2）文案。虽然可能还需要补充更多细节并且很可能需要进行编辑才能最终确定招聘材料，但与从零开始撰写文案相比，人工智能工具能够节省时间。

（3）自动化候选人筛选。许多求职者跟踪系统（ATS）以及像 Workable、EVA 和 Paradox 这样的招聘工具都包含人工智能技术，能够依据特定标准和资质自动筛选候选人。这些系统通常具备向候选人发送自动邮件告知其后续流程的功能。这使得招聘和人才引进团队能够将时间集中在核心职能上。

（4）提升候选人参与度。与客户服务聊天机器人类似，一些雇主正在采用聊天机器人作为一种创新解决方案来提升候选人参与度。企业在其招聘页面上设置人工智能聊天机器人和虚拟助手，引导个人找到与自身技能和经验匹配的工作，指导他们完成互动式申请流程，并沿途解答常见问题。

（5）简化人力规划。像 Leena AI、Beamery 和 Gloat 这样的人才管理系统以及人力资源信息系统（HRIS）会集中管理员工数据，使企业更容易管理并实现人力资源流程自动化。通过这些系统，组织可以管理工资、福利、考勤、学习与人才发展以及其他人力资源职能。这些系统中的许多还包含与人才评估、绩效、员工积极性、留任情况以及技能相关的数据，有助于组织更好地了解员工的能力、技能差距以及未来的人力需求。

7. 人工智能在网络安全领域的应用

随着网络攻击变得越发复杂，安全团队需要借助最新技术来检测并降低新出现威胁的风险。根据波耐蒙研究所和 MixMode 对 641 名信息技术及安全专业人员开展的一项调查，70% 的受访者认为人工智能在检测以往无法察觉的威胁方面非常有效。此外，该调查还发现，66% 的受访者认为部署基于人工智能的安全技术将提高信息技术安全团队的工作效率。

人工智能和机器学习能够帮助网络安全团队领先于网络犯罪分子、实现威胁检测自动化，并对最新风险迅速做出响应，从而使其受益。

人工智能在网络安全领域的一些应用示例如下：

（1）安全监控。网络安全威胁不断演变，而人工智能驱动的安全监控解决方案利用数据分析持续了解并适应不断变化的威胁及环境。利用这些数据，检测模型可随时间进行调整，有助于增强安全能力，更主动地检测和预防威胁。

（2）机器人程序（Bot）防范。机器人程序给企业带来诸多威胁，包括发送垃圾邮件、向网站发送大量非法流量以及利用窃取的凭证发起账户入侵等。人工智能驱动的机器学习算法可用于自动扫描收到的电子邮件，查找诸如恶意 IP 地址、链接、可疑关键词以及大型附件等危险信号，并将邮件过滤到垃圾邮件文件夹。类似的功能还可用于区分真实的网站流量、善意的机器人程序（如搜索引擎爬虫）和恶意的机器人程序。

（3）威胁检测与响应。人工智能能够分析大量数据，识别用户行为模式，并自动标记可能预示欺诈或其他网络威胁的异常情况。这有助于网络安全团队实时检测威胁。像 Vectra AI、Cyware 和 Darktrace 等支持人工智能的工具和平台还能实现与威胁检测、事件响应以及修复相关任务的自动化，有助于在威胁造成重大损害前进行处理。

虽然从网络安全角度来看，人工智能能够提高效率并带来改进，但人工智能工具也有可能带来安全和隐私风险。安全团队在选择工具前，应对任何人工智能解决方案进行全面审查，或者聘请外部信息安全专业人员来进行此项工作。制定全公司范围的政策以确保安全使用人工智能工具也会有所帮助。

8. 人工智能在法务部门的应用

企业法务部门需要处理和分析大量的数据及文件。人工智能可以简化许多法务工作，使律师不必手动审查文件及完成其他行政流程，从而能有更多时间为客户提供专业指导。

Litify 的一项研究（包含来自法律专业人士的见解）发现，受访者中采用人工智能的比例从 2023 年到 2024 年翻了一番，达到 47%，预计到 2025 年将达到 60%。该研究还发现，92% 正在使用人工智能的受访者在法务工作上节省了时间 —— 其中 33% 的人现在每周最多能节省 10 个小时。

以下是人工智能在法务部门的一些具体应用方式：

（1）研究与分析。法律研究需要花费大量时间查阅法律案例、法律法规以及判例等信息。像 CoCounsel、Paxton 和 Callidus 等人工智能驱动的工具和平台能够自动检索、整理并分析相关法律文件。这简化了法律专业人士查找关键信息的流程，帮助他们更快地提取重要见解并做出明智决策。

（2）合同审查与尽职调查。手动审查法律合同和文件可能耗时费力，而且容易出现人为失误。除了由人类法律专家进行审查外，具备机器学习能力的人工智能工具还可以审查并分析合同条款，标记出可能被忽视的潜在问题或不利条款。

（3）合规性。不同行业和企业必须遵守特定的法规，例如美国医疗保健数据需遵循《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），收集欧盟公民数据的企业需遵循《通用数据保护条例》（GDPR）。合规标准较为复杂，未能保持合规可能导致违规或遭受处罚。企业可以利用并训练人工智能算法来理解特定法律法规，比手动方式更高效地识别差异情况。

（4）文件自动化。像 Gavel、Clio Draft 和 Briefpoint 等人工智能工具能够帮助生成标准法律文件（如合同、保密协议、遗嘱和租赁合同等）的初稿，为法务团队节省时间并减少人为失误。需要注意的是，虽然人工智能能够生成法律文件初稿，但在使用任何人工智能生成的文件前，由法律专业人士进行全面审查至关重要。